Los periodistas no siempre son los mejores oyentes, pero ¿y si un periodista pudiera ser un testigo invisible de las conversaciones que afectan a la comunidad? ¿O tal vez un dispositivo inteligente ubicado en el centro de una mesa de una discusión?
Cortico, una organización sin fines de lucro de tres años que trabaja en el MIT Media Lab, ha estado desarrollando una red de escucha de alta tecnología para comunidades y redacciones locales que buscan sintonizar entre ellas. La Local Voices Network (LVN, Red de Voces Locales en español) está formada por personas que se reúnen a conversar alrededor de los dispositivos de Cortico, llamados "hogares digitales”. La organización ha recaudado más de US$10 millones hasta el momento, de parte de la Fundación Knight, Craig Newmark Philanthropies, Reid Hoffman y otras.
Así es como funciona: los miembros seleccionados de una comunidad determinada –no una combinación aleatoria de personas–, se sientan y discuten voluntariamente un tema en particular, como la vigilancia policial o el cambio climático. La conversación es moderada por un facilitador capacitado, mientras que el hogar digital “se sienta” en el medio y escucha. El facilitador también puede reproducir fragmentos de otras conversaciones para que los participantes hablen sobre ellas. Luego, esas conversaciones se codifican mediante un sistema backend para que los periodistas locales asociados a la iniciativa puedan tener una idea de lo que esas personas hablan y lo utilicen como recurso para sus propios artículos o como fuentes futuras.
De algún modo, la iniciativa se relaciona con StoryCorps, pero con un tono MIT. Aquí lo que dice Cortico sobre sí mismo:
Nuestro objetivo es sacar a la luz perspectivas y preocupaciones de ciudadanos comunes, como una forma de conectar a los miembros de una comunidad entre sí, promover el compromiso cívico y alentar un periodismo que refleja y responde a los problemas locales.
"El concepto central de la Local Voices Network puede describirse como un entendimiento mutuo impulsado por la comunidad", dice Deb Roy, cofundador de Cortico y director del Laboratorio de Máquinas Sociales del Media Lab. "El motor son personas de la comunidad que se ofrecen como voluntarios para fomentar este tipo de conversaciones, a las que puede acceder socios de confianza de medios locales”.
Cortico ha estado desarrollando los hogares y las herramientas para analizar la esencia de las conversaciones y encontrar fragmentos de "polinización cruzada", como lo describe el cofundador Russell Stevens, a partir de las elecciones de 2016 y su proyecto Electome. Electome usó el aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial para identificar los problemas tangibles que se discuten en Twitter. Pero la última etapa –que relaciona las preocupaciones de los usuarios con lo que informaban los periodistas– fue inestable, ya que la herramienta no estaba lo suficientemente involucrada en las conversaciones como para que un reportero apurado pudiera extraer información relevante. No obstante, descubrieron que la conexión entre humanos era en realidad más útil que el fogoso intercambio que suele encontrarse en lugares como Twitter.
"Nuestro modelo valora que haya oyentes humanos presentes físicamente", dice Roy. Él ve la tecnología como un andamiaje o estructura de apoyo para el diálogo real, en lugar de confiar enteramente en ella para fomentar un debate saludable.
El equipo de Cortico está trabajando con Kathy Cramer de la Universidad de Wisconsin, quien es profesora de ciencias políticas y autora de The Politics of Resentment: Rural Consciousness in Wisconsin and the Rise of Scott Walker, y con el periódico Capital Times. La biblioteca pública de Madison también es socia: ahí es donde se almacenan los hogares digitales, y trabajarán juntos en la evaluación de los planes para un nuevo centro comunitario. También están expandiendo la red de Local Voices a Boston, Birmingham, y el Bronx.
Cuando una conversación de la Local Voices Network entra en acción, un anfitrión (un miembro del "Conversation Corps" local que ha asistido a la capacitación de Cortico) extrae un hogar digital de la biblioteca. El anfitrión organiza un grupo de personas que tengan relación con su vida para participar en la conversación. Logra que el grupo hable sobre vivir en Madison y, eventualmente, la conversación llega a niveles más profundos mientras se la graba. No es un focus group; se espera que los participantes, que están allí de forma gratuita, también ganen con el intercambio.
La reportera de Cap Times, Abby Becker, ha publicado algunos artículos pioneros utilizando Cortico. Pero le resultó difícil traducir las conversaciones en algo más que una colección de citas, y el material de audio que tenía que clasificar era limitado. Ha escrito varias notas tipo collage reuniendo citas de algunas conversaciones (aquí hay algunos ejemplos), y Cortico tiene planes para utilizar los conocimientos de LVN en distintos formatos periodísticos.
¿Puede un periodista –o un algoritmo– escuchar las conversaciones e identificar un hilo común para que el reportero pueda investigar? ¿Se puede contactar a los participantes de la conversación como fuentes en el futuro?
“Creo que la herramienta podría ser más útil para los periodistas en tanto las conversaciones estén más enfocadas. En este momento los intercambios son muy amplios, lo que es interesante, pero creo que las conversaciones temáticas tienen un mayor potencial", dice Becker.
"Los artículos estilo collage son un tipo de narración muy valiosa porque sacan a la luz conversaciones no escuchadas", afirma Stevens. "El siguiente nivel sería incorporarlas a artículos que ya están en producción o usarlas para determinar próximas piezas”.
Las personas de Madison con las que hablé que no estaban afiliadas al proyecto, no se sorprendieron de que los residentes voluntariamente se tomaran el tiempo para participar en una iniciativa así sin otros incentivos que hacerlo.
"Nos hemos comprometido públicamente a no monetizar los datos reales que se están acumulando a través de LVN", cuenta Roy. "Hay valor en conocer la opinión pública de la comunidad. No es nuestra intención considerar eso como una fuente de ingresos".
Este artículo fue publicado originalmente en Nieman Lab. Fue editado y reproducido en IJNet con permiso.
Imagen con licencia Creative Commons en Unsplash, vía Samuel Zeller.